基于非均衡数据的ADASYN-CatBoost测井岩性智能识别——以胶西北招贤金矿床为例

快速准确地识别覆盖区下伏地层与岩体,对于金属矿山地质找矿工作具有重要意义。针对矿床地层与岩体中复杂岩性分布的多样性和非均衡性,考虑测井响应特征与岩性之间的强非线性关系,提出了一种基于ADASYN非均衡数据处理和CatBoost机器学习的测井岩性智能识别方法。首先,利用ADASYN算法处理非均衡测井样本数据,根据小类样本加权分布生成合成样本;然后,采用CatBoost算法结合网格搜索以及十折交叉验证建立最优岩性识别模型;最后,通过模型输出的特征重要性及部分依赖图对岩性分类结果进行解译。以胶西北招贤金矿床实例测井数据为基础,针对10类岩性进行识别和解译分析,模型评价结果表明:测试集上的精确率、召回率和F1分数分别达到98.21%、98.20%和98.20%。将CatBoost岩性分类与GBDT、LightGBM算法进行对比,结果表明CatBoost分类效果最优,且均优于样本数据未均衡化处理的岩性识别效果。通过与实例录井剖面岩芯岩性进行对比,验证了模型分类结果的有效性。